ubuntu下安装svn

Michael 一口气写了 4 篇文章来介绍怎样 建立 Subversion 服务器,深入浅出,很适合新手参照。我这篇文章盗用了他的思路,简单说明一下怎样在 Ubuntu 上搭建 Subversion 服务器。 Subversion 是一款非常好的开源版本控制系统,目前最新版本 1.4.4,新增版本库镜像工具 svnsync 和对 working copy 性能的改进,另外新版也开始支持 BerkeleyDB 4.4。在介绍前必须先搞清楚两个概念,一个是 repository (版本库,以下简称 repo), 一个是 working copy (工作拷贝,以下简称 wc),前者是项目所在的地方,后者是你做修改的地方。如果你对版本控制这个概念不太了解的话,Michael 简单解释了一下。

比如我有一个项目,有几百个文件,包括项目的相关文档,图表,和一些视频音频文件,它们都被放在电脑的一个文件夹内。随着 项目的发展,文件夹内的会增加新的文档图表等文件,而老的文件也会被修改,同时也许会有一些文件会被删除。在版本控制系统下,每一次对该项目文件夹下的改 动,都会被记录,如果哪个文件被删错了,或是想把文档恢复到以前的版本,可以轻而易举的达到。更了不起的是,如果该项目被一个团队来执行,该团队的每一个 成员都可以对项目内的文件进行管理和同步,这样就可以保持大家永远 on the same page。

举例说明,只需 4 步在 Ubuntu 上搭建 Subversion 服务器。

一、搭建 Subversion 服务器

1、首先需要安装 subversion 这个软件:
sudo apt-get install subversion

2、在 /home/nicky 下建立一个 repo,名称为 testproject:
svnadmin create /home/nicky/testproject

3、然后把 /fun/theme 目录下的内容导入到这个 repo 中:
svn import -m "" /fun/theme file:///home/nicky/testproject

4、最后给这个 repo 建立一个 svn 自带的 svnserve:
svnserve -d -r /home/nicky/testprojec

另外:如果需要设定用户的验证和相应的权限,请看这里

二、使用 Subversion

1、你可以使用下面的命令来获得一个 wc,如把它取名为 projecout。

svn checkout svn://127.0.0.1/ projecout
或者简写为:
svn co svn://127.0.0.1/ projecout

2、如果需要将修改从 wc 中发送到 repo。

先到 wc 所在目录,然后使用下面的命令将修改发送到 repo:
svn commit -m "note"

三、常用命令:

取出指定版本,如取出版本 2:
svn checkout --revision 2 svn://....

显示提交日志信息:
svn log

显示库中的最新信息:
svn log --revision HEAD

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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